España avanza en IA, pero falta madurez para convertirla en valor real

Según un reciente estudio del Banco de España, basado en los resultados de su Encuesta sobre Actividad Empresarial (EBAE), el 20 % de las empresas españolas ya utiliza la inteligencia artificial. En comparación con otros países europeos, la adopción en España supera a la de Italia (13 %) pero se sitúa por debajo de Alemania (46 %). No obstante, el uso declarado por los usuarios de esta tecnología continúa siendo de carácter experimental.

El informe también destaca la variabilidad en la tasa de adopción de la IA, según el sector analizado. En España, los servicios a empresas —como los de información y comunicaciones— lideran el uso con un 31,6 % y un 45,7 % de adopción de IA predictiva e IA generativa, respectivamente. Por el contrario, en sectores como la agricultura o la construcción, la implantación se sitúa por debajo del 10 %.

Otro dato relevante es que el 79,3 % de las empresas españolas considera que la IA no tendrá un impacto significativo en el empleo. Un 13,6 % prevé un descenso, mientras que solo un 7,1% cree que generará nuevos puestos de trabajo.

La misma tecnología, pero diferentes realidades y ritmos de adopción dependiendo del sector y tamaño de la empresa. Por ello, la implantación de la inteligencia artificial no debe seguir una misma hoja de ruta en todas las organizaciones. Cada compañía debe reflexionar en qué momento se encuentra y no dejarse impresionar por el hype de la IA. La principal pregunta que deben hacerse los directivos es: ¿cómo puede esta tecnología mejorar la vida de las personas que trabajan en la organización?

Dar el paso a la madurez tecnológica

Esta reflexión inicial debe dar paso a un diagnóstico digital que sirva para conocer el nivel de madurez tecnológica, las infraestructuras disponibles —sistemas, datos y capacidades—, así como la cultura organizacional y la disposición de la organización para adoptar nuevas herramientas.

A partir de ahí, es fundamental definir objetivos claros y casos de uso concretos. No se trata de aplicar la IA por tendencias, sino de identificar retos reales —como la reducción de costes, el incremento de la productividad, la mejora de la eficiencia, la personalización de servicios o la atención al cliente— y priorizar aquellos casos de uso con mayor impacto y viabilidad, como la automatización de procesos, el análisis predictivo o la detección de fraudes.

Otro paso importante tiene que ver con los datos. Las empresas deben invertir buena parte de sus esfuerzos en recopilar, limpiar y estructurar los datos, establecer políticas de gobernanza y garantizar el cumplimiento normativo en torno a ellos, para un adecuado funcionamiento de la IA.

Seleccionar los socios, un paso determinante

Tras este peldaño, seleccionar a los socios tecnológicos adecuados es determinante. Como también lo es decidir entre soluciones in house, plataformas comerciales o la colaboración con startups o consultoras especializadas. En cualquier caso, la prioridad debe ser evaluar herramientas según su escalabilidad, facilidad de integración, soporte y coste.

Además, ningún avance será efectivo a largo plazo si no se capacita a los equipos. La formación del personal para entender, utilizar y confiar en la IA es la columna vertebral de cualquier transformación digital. De esta manera, se garantiza que no exista resistencia al cambio, ya que, solo desde el conocimiento, se puede construir confianza.

La implantación de la IA en las organizaciones debe comenzar con proyectos piloto destinados a medir resultados, realizar ajustes y hacerlos escalables de forma gradual. Cuando las mejoras parten del conocimiento interno de quienes conocen el día a día de la organización, la tecnología se convierte en una herramienta al servicio de las personas. Solo así es posible, completar el círculo de una IA concebida desde el conocimiento humano y orientada a generar valor dentro de la organización.